摘要
本发明涉及一种基于人工智能的智慧护理管理系统，具体涉及智慧护理服务领域，通过整合多源异构数据和先进的人工智能技术，实现了高效且个性化的护理服务，系统利用动态图卷积网络将可穿戴设备、生理信号、环境数据和情感数据融合为低维时空特征，极大提高了数据处理效率，通过联邦学习框架和梯度蒸馏机制，在本地训练LSTM模型，优化隐私保护的同时减少通信负担，动态路径生成模块分析用户行为，生成个性化护理路径并标记潜在风险，最后，元强化学习机制对特征加权系数进行动态调整，确保新用户在15分钟内适配，显著提高护理服务的智能化、精准性和效率。
